L’intelligence décisionnelle joue un rôle crucial dans les organisations modernes, leur permettant de naviguer dans le paysage commercial complexe et dynamique d’aujourd’hui. En exploitant la puissance des données et de l’analyse, les entreprises peuvent acquérir un avantage concurrentiel, améliorer la satisfaction des clients et atténuer efficacement les risques.
Tirant parti d’une combinaison de données, d’analyses et d’apprentissage automatique, il apparaît comme un domaine multidisciplinaire qui permet aux organisations d’optimiser leurs processus de prise de décision. Ses applications couvrent diverses facettes de l’entreprise, englobant l’amélioration du service client, la rationalisation du développement de produits et de solides stratégies de gestion des risques.
Qu’est-ce que l’intelligence décisionnelle ?
L’intelligence décisionnelle est un domaine relativement nouveau, mais il gagne rapidement en popularité. Gartnerune société de recherche et de conseil de premier plan, prévoit que d’ici 2023, plus d’un tiers des grandes organisations auront des analystes pratiquant l’intelligence décisionnelle, y compris la modélisation décisionnelle.
Ce modèle d’affaires est une combinaison de plusieurs disciplines différentes, notamment :
Science des données: Le processus de collecte, de nettoyage et d’analyse des données
Analytique: Le processus d’utilisation des données pour identifier les modèles et les tendances
Apprentissage automatique: Le processus d’enseignement aux ordinateurs pour apprendre à partir des données et faire des prédictions
Ces plateformes utilisent ces disciplines pour aider les organisations à prendre de meilleures décisions. Ces plates-formes fournissent généralement aux utilisateurs un référentiel centralisé de données, ainsi que des outils d’analyse et de visualisation des données. Ils incluent également généralement des fonctionnalités permettant de créer et de gérer des modèles de décision.
L’intelligence décisionnelle présente de nombreux avantages
L’intelligence décisionnelle peut offrir un certain nombre d’avantages aux organisations.
Les plateformes d’intelligence décisionnelle peuvent aider les organisations à prendre des décisions plus rapidement et avec plus de précision en leur donnant accès à des données et des informations en temps réel. Ceci est particulièrement important dans le monde des affaires en évolution rapide d’aujourd’hui, où les organisations doivent être capables de réagir rapidement aux changements du marché ou du comportement des clients.
Par exemple, un détaillant peut utiliser l’intelligence décisionnelle pour suivre le comportement des clients en temps réel et ajuster ses niveaux de stocks en conséquence. Cela peut aider le détaillant à éviter de manquer de stock ou de surstocker des produits, ce qui peut entraîner une perte de ventes.
L’intelligence artificielle est à la fois Yin et Yang
Cela peut également aider les organisations à prendre de meilleures décisions en leur fournissant une vue plus globale des données. En effet, les plates-formes d’intelligence décisionnelle peuvent analyser de grandes quantités de données provenant de plusieurs sources, y compris des données internes, des données externes et des données de médias sociaux. Cela permet aux organisations d’avoir une vue d’ensemble et de prendre des décisions plus éclairées et moins susceptibles d’entraîner des problèmes.
Une société de services financiers peut utiliser l’intelligence décisionnelle pour analyser les données démographiques des clients, les habitudes de dépenses et les antécédents de crédit. Ces informations peuvent ensuite être utilisées pour prendre des décisions plus éclairées sur les personnes à approuver pour les prêts et les taux d’intérêt à facturer.
Son utilisation peut aider les organisations réduire les risques en identifiant les problèmes potentiels avant qu’ils ne surviennent. En effet, les plates-formes d’intelligence décisionnelle peuvent utiliser des algorithmes d’apprentissage automatique pour identifier des modèles et des tendances dans les données.
Imaginons qu’une entreprise de fabrication utilise l’intelligence décisionnelle pour suivre les données sur les performances de la machine. Si la plate-forme détecte une tendance à l’augmentation des défaillances des machines, l’entreprise peut prendre des mesures pour éviter une panne majeure. Cela peut faire gagner du temps et de l’argent à l’entreprise à long terme.
Cela peut aider les organisations à devenir plus efficaces en automatisant les processus décisionnels. Cela peut libérer des ressources humaines pour se concentrer sur des tâches plus stratégiques.
Par exemple, une entreprise de service client peut utiliser l’intelligence décisionnelle pour automatiser le processus d’acheminement des appels des clients au département approprié. Cela peut faire gagner du temps et de l’argent à l’entreprise, et cela peut également améliorer l’expérience client en garantissant que les clients sont acheminés vers la bonne personne la première fois.
Enfin et surtout, l’intelligence décisionnelle peut aider les organisations améliorer la satisfaction client en leur offrant une approche plus personnalisée et pertinente expérience client. En effet, les plateformes d’intelligence décisionnelle peuvent utiliser des données pour suivre les préférences et les comportements des clients.
Par exemple, un détaillant en ligne peut utiliser l’intelligence décisionnelle pour recommander des produits aux clients en fonction de leurs achats antérieurs et de leur historique de navigation. Cela peut aider les clients à trouver les produits qu’ils recherchent plus rapidement et plus facilement, ce qui peut entraîner une satisfaction accrue.
Comment développer l’intelligence décisionnelle ?
Il existe un certain nombre d’étapes que les organisations peuvent suivre pour développer des capacités d’intelligence décisionnelle. Ces étapes comprennent :
- Investir dans les données et l’analyse: Les organisations doivent investir dans l’infrastructure de données et d’analyse qui soutiendra l’intelligence décisionnelle. Cela comprend la collecte et le stockage des données, le nettoyage et la préparation des données et l’analyse des données.
- Développer des modèles de décision: Les organisations doivent développer des modèles de décision qui peuvent être utilisés pour faire des prédictions et des recommandations. Ces modèles peuvent être développés à l’aide d’algorithmes d’apprentissage automatique ou en utilisant des connaissances d’experts.
- Déploiement de plateformes d’intelligence décisionnelle: Les organisations doivent déployer ces plates-formes qui peuvent être utilisées pour gérer et exécuter des modèles de décision. Ces plateformes devraient fournir aux utilisateurs une interface conviviale pour interagir avec les modèles de décision et pour prendre des décisions.
- Former les employés: Les organisations doivent former leurs employés à l’utilisation des plateformes d’intelligence décisionnelle et à la prise de décisions basées sur les résultats de ces plateformes. Cette formation devrait couvrir les bases de la science des données, de l’analyse et de l’apprentissage automatique.
Le rôle de l’automatisation est vital dans l’intelligence décisionnelle
L’automatisation joue un rôle de plus en plus important dans l’intelligence décisionnelle. L’automatisation peut être utilisée pour automatiser un certain nombre de tâches impliquées dans la prise de décision, telles que la collecte de données, la préparation des données et le déploiement de modèles. Ceci peut libérer des ressources humaines se concentrer sur des tâches plus stratégiques, telles que le développement de nouveaux modèles de décision et la gestion de plates-formes d’intelligence décisionnelle.
De plus, l’automatisation peut aider à améliorer la précision et la cohérence de la prise de décision. En automatisant les tâches sujettes à l’erreur humaine, telles que la saisie des données et la validation des modèles, l’automatisation peut aider à garantir que les décisions sont prises sur la base des données les plus précises et les plus à jour.
La grande technologie connaît déjà ce concept
L’intelligence décisionnelle est un outil puissant qui peut être utilisé par des organisations de toutes tailles et dans tous les secteurs. En fournissant aux organisations un accès aux données, aux informations et à l’automatisation en temps réel, il peut aider les organisations à prendre des décisions plus rapides, plus précises et plus efficaces.
Amazone
Amazon l’utilise pour prendre des décisions concernant recommandations de produits, prix et logistique. Par exemple, le moteur de recommandation d’Amazon l’utilise pour recommander des produits aux clients en fonction de leurs achats passés et de leur historique de navigation.
Google utilise l’intelligence décisionnelle pour prendre des décisions concernant Résultats de recherche, la publicité et le développement de produits. Par exemple, l’algorithme de recherche de Google utilise l’intelligence décisionnelle pour classer les résultats de recherche en fonction de divers facteurs, notamment la pertinence des résultats par rapport à la requête et la qualité des résultats.
Facebook l’utilise pour prendre des décisions concernant classement du fil d’actualité, le ciblage des annonces et la sécurité des utilisateurs. Par exemple, l’algorithme de classement des fils d’actualité de Facebook utilise l’intelligence décisionnelle pour montrer aux utilisateurs le contenu le plus pertinent et le plus intéressant de leur fil d’actualité.
Microsoft
Microsoft utilise cette technologie pour prendre des décisions concernant les recommandations de produits, le support client et détection de fraude. Par exemple, le moteur de recommandations de produits de Microsoft l’utilise pour recommander des produits aux clients en fonction de leurs achats antérieurs et de leur historique de navigation.
Pomme
Apple utilise ce modèle commercial pour prendre des décisions concernant les recommandations de produits, curation de l’App Store, et la détection des fraudes. Par exemple, l’équipe de curation de l’App Store d’Apple l’utilise pour identifier et supprimer les applications qui enfreignent les directives de l’App Store.
La science des données et l’intelligence décisionnelle ne sont pas des concepts liés
La science des données et l’intelligence décisionnelle sont deux domaines qui utilisent les données pour prendre de meilleures décisions. Cependant, il existe des différences essentielles entre les deux domaines.
Science des données est un domaine plus large qui englobe la collecte, le nettoyage, l’analyse et la visualisation des données. Les scientifiques des données utilisent une variété d’outils et de techniques pour extraire des informations des données, telles que l’analyse statistique, l’apprentissage automatique et le traitement du langage naturel.
Intelligence décisionnelle est un domaine plus spécialisé qui se concentre sur l’utilisation des données pour prendre des décisions. Les professionnels utilisent des techniques de science des données pour développer des modèles de décision, qui sont des modèles mathématiques ou statistiques qui peuvent être utilisés pour faire des prédictions ou des recommandations. Les professionnels travaillent également avec les parties prenantes de l’entreprise pour comprendre leurs besoins en matière de prise de décision et pour s’assurer que les modèles de décision sont utilisés efficacement.
En d’autres termes, la science des données concerne compréhension données, tandis que l’intelligence décisionnelle concerne en utilisant données pour prendre des décisions.
Voici un tableau qui résume les principales différences entre la science des données et l’intelligence décisionnelle :
| Fonctionnalité | Science des données | Intelligence décisionnelle |
|---|---|---|
| Se concentrer | Comprendre les données | Utiliser les données pour prendre des décisions |
| Outils et techniques | Analyse statistique, apprentissage automatique, traitement du langage naturel | Techniques de science des données, plus sens des affaires |
| Résultats | Aperçus, modèles | Prédictions, recommandations |
| Parties prenantes | Data scientists, ingénieurs, chercheurs | Les chefs d’entreprise |
Comme vous pouvez le constater, la science des données et l’intelligence décisionnelle sont des domaines complémentaires. La science des données fournit la base de l’intelligence décisionnelle, mais l’intelligence décisionnelle nécessite une compréhension des besoins de l’entreprise et la capacité de communiquer avec les décideurs.
En pratique, de nombreux scientifiques des données travaillent également dans des rôles d’intelligence décisionnelle. En effet, les scientifiques des données ont les compétences et l’expérience nécessaires pour développer et utiliser des modèles de décision. Alors que le domaine de l’intelligence décisionnelle continue de se développer, nous pouvons nous attendre à voir encore plus de data scientists travailler dans ce domaine.
Crédit image en vedette : Photo par Google DeepMind sur Unsplash.
